Evolución del deterioro cognitivo en Parkinson en función de las pruebas de screening cognitivo.
Notice bibliographique
Résumé
Clásicamente, la enfermedad de Parkinson (EP) se ha concebido como una patología eminentemente motora. Actualmente, sin embargo, la clínica no motora se considera un aspecto muy importante dentro de su espectro clínico, como es el caso del deterioro cognitivo leve (DCL), que supone una alta carga adicional de morbilidad en estos pacientes. Es por ello que el desarrollo de métodos de detección precoz de déficit cognitivo es muy importante para poder evaluar su progresión y riesgo de conversión en demencia. <br />El objetivo de este estudio fue comparar las diferencias en el tiempo de seguimiento (a los 0, 1 y 2 años) en la correlación existente entre la puntuación del test MoCA-MIS y la funcionalidad, medida a través del PD-CFRS, con la correlación entre la puntuación total de MoCA y la funcionalidad del mismo grupo de pacientes.<br />Para ello se llevó a cabo un estudio descriptivo, observacional y retrospectivo en el que se analizaron los datos de pacientes con diagnóstico de sospecha de EP sin demencia del Servicio de Neurología del Hospital Universitario Miguel Servet. Se realizó el análisis estadístico comparando la correlación entre las variables que reflejaban la funcionalidad de los pacientes y su estado cognitivo basal que, posteriormente, fue comparado con su funcionalidad al año y a los dos años. Además, se realizó un modelo lineal de efectos mixtos para comparar qué modelo predictivo aportaba mejor criterio de información en el riesgo de conversión a demencia. El registro de la funcionalidad se llevó a cabo a través de la herramienta PD-CFRS y los métodos de detección precoz utilizados fueron la Evaluación Cognitiva de Montreal (MoCA) que se comparó con el Memory Index Score del MoCA (MoCA-MIS). <br />Se concluyó que la puntuación que ofrece el test MoCA-MIS tiene mayor potencia, a corto plazo, como modelo predictivo de conversión a demencia que la puntuación total del MoCA en pacientes con enfermedad de Parkinson sin demencia.<br /><br />
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».